การตรวจสอบชิ้นงานโดยใช้ระบบวิชั่นร่วมกับแขนกลอุตสาหกรรม

Abstract

แขนกลสามารถทำงานหยิบและชิ้นงานและทำงานหลายอย่างที่มีความเสี่ยงแทนมนุษย์ได้ บทความนี้มุ่งเน้นไปที่การใช้แขนกลอุตสาหกรรม เพื่อคัดแยกขวดจำแนกหยิบจับขวดที่ต้องการ โดย ใช้ระบบการมองเห็นด้วยระบบวิชั่นโดยใช้การตรวจจับวัตถุด้วยโปรแกรม YOLO เพื่อจำแนกวัตถุตาม รูปร่างโดยใช้การมองเห็นผ่านกล้อง ในการทดลองได้ใช้ขวดที่มีลักษณะที่ใกล้เคียงกัน 6 ชนิด นำมา ทำการทดสอบ โดยใช้หลักการการเรียนรู้ของเครื่อง ใช้ภาพ 300 ภาพ จำแนกออกเป็น การเรียนรู้ 200 ภาพ ใช้ตรวจสอบ 50 ภาพ และใช้ทดสอบอีก 50 ภาพ จากนั้นนำระบบวิชั่นไปทดสอบให้ ทำงานร่วมกับหุ่นยนต์เพื่อหยิบจับคัดแยกขวดชิ้นงานที่ต้องการนำใส่กล่องเพื่อนำไปรีไซเคิล

Robot arm carry out pick and place tasks with powerful mechanisms that can use it to complete the task in various applications where human jobs are at risk. This paper focused on using robot arms used in industries to carry out pick and place tasks with vision classification. It proposes a mechanical arm grasping system based on computer vision, which uses YOLO object detection to classify objects based on shape by using machine vision. It used to choose an image recognition method which needs a webcam camera. To recognize shape features, followed by the six different types of bottles. There are 300 images of dataset for 200 training image, 50 validation image and 50 test images. Vision system can be separated the target bottle from other things and move it into recycle box with robot arm.